该文档探讨了数据清洗、数据分析和数据挖掘的基本概念与实践方法，旨在提高数据处理效率和质量，帮助企业从大量原始数据中提取有价值的信息。
数据清洗是数据分析与挖掘过程中的重要环节之一。其目的是发现并纠正数据文件中的错误或不一致之处，并处理无效值及缺失值。
在构建一个面向特定主题的数据仓库过程中，由于抽取自多个业务系统的历史性特点，“脏”数据不可避免地会出现。这包括了错误的、冲突的信息等不符合需求的数据类型。“脏”数据需要被识别并清除以确保最终分析结果的有效性和准确性。
残缺数据是指一些必要的信息缺失的情况，如缺少供应商名称或客户区域信息等等。对于这类情况，通常会将问题记录下来，并要求在规定的时间内补全这些缺失值后才能将其导入到仓库中去。
错误的数据指的是由于业务系统不够完善而导致的输入错误或者格式不正确的现象，例如数值数据被误输为全角字符等。这些问题需要通过SQL语句来定位并修正，然后重新抽取以确保其符合标准规范和要求。
重复的数据在维表中尤为常见，这些记录必须由客户确认后才能进行适当的清理处理。
值得注意的是，在实际操作过程中，数据清洗是一个迭代的过程，并且每一个过滤规则都需要经过严格的验证及用户确认。对于那些被剔除掉的“脏”数据，则需要建立详细的日志以备将来参考和验证之用。
数据分析则是利用统计方法对收集到的数据进行深入研究与总结的一个过程。它旨在从原始信息中提取出有用的知识，从而支持决策制定的过程，并且是质量管理系统的重要组成部分之一。
在具体的应用场景下，分析类型可以被划分为描述性、探索性和验证性的类别；其中后者侧重于通过数据发现新的特征或对已有假设进行检验和确认的作用。而定性数据分析则关注非数值型的数据（如文字记录）的处理与理解。
最后，数据挖掘是数据库知识发现的一部分，在此过程中从大量信息中自动寻找隐藏的关系模式及规律。这一技术通常依赖统计学、在线分析等方法来实现其目标，并且根据具体的应用场景和需求制定不同的步骤流程来进行有效的信息提取工作。
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